沈阳理工大学&沈阳师范大学探讨生成对抗网络GAN的发展与最新应用
文库划重点：GAN来源于零和博弈的思想，其生成器和鉴别器对抗学习，获取给定样本的数据分布，生成新的样本数据。
近年来，生成式对抗网络 (generative adversarial nets，GAN) 迅速发展，已经成为当前机器学习领域的主要研究方向之一。
GAN来源于零和博弈的思想，其生成器和鉴别器对抗学习，获取给定样本的数据分布，生成新的样本数据。对GAN模型在图片生成、异常样本检测和定位、文字生成图片以及图片超分辨率等多方面进行了大量的调查研究，并在这些GAN的应用所取得的实质性进展进行了系统的阐述。
对GAN的提出背景与研究意义、理论模型与改进结构，以及其主要应用领域进行了总结。通过对GAN在各方面的应用分析，对GAN的不足以及未来发展方向进行综述。
原文链接：
https://mp.weixin.qq.com/s/U5nPTDna_Qs-M1g6AHd9nA
收录于哈希力量，手机站省略本文固定网址
